Buổi tư vấn tuyển sinh chương trình đào tạo trình độ Thạc sĩ Trường Đại học Công nghệ Thông tin đợt 1 năm 2026Nhằm cung cấp thông tin đầy đủ và chính xác về chương trình đào tạo trình độ Thạc sĩ năm 2026, Trường Đại học Công nghệ Thông tin – ĐHQG-HCM (UIT) tổ chức buổi tư vấn tuyển sinh dành cho các cá nhân quan tâm đến việc học tập và nghiên cứu ở bậc sau đại học. Chương trình tuyển sinh năm 2026 của Trường Đại học Công nghệ Thông tin gồm 5 ngành đào tạo, bao gồm:      An toàn thông tin (mã ngành 8480202, chỉ tiêu 60)     Công nghệ thông tin (mã ngành 8480201, chỉ tiêu 100)     Hệ thống thông tin (mã ngành 8480104, chỉ tiêu 65)     Khoa học máy tính (mã ngành 8480101, chỉ tiêu 105)     Kỹ thuật máy tính (mã ngành 8480106, chỉ tiêu 50) Đây là các lĩnh vực trọng điểm, đáp ứng nhu cầu nhân lực chất lượng cao trong bối cảnh chuyển đổi số và phát triển công nghệ hiện nay.Tham gia buổi tư vấn, người học sẽ được cập nhật các thông tin tuyển sinh mới nhất, tìm hiểu rõ hơn về lộ trình đào tạo, định hướng nghiên cứu cũng như cơ hội phát triển nghề nghiệp sau khi hoàn thành chương trình. Đồng thời, các thắc mắc liên quan đến điều kiện dự tuyển, hình thức đào tạo, nội dung chương trình và các vấn đề liên quan sẽ được giải đáp trực tiếp. Buổi tư vấn do PGS.TS. Lê Đình Duy – Trưởng phòng Khoa học Công nghệ, Đối ngoại và Sau đại học trực tiếp chia sẻ. Thông tin chi tiết của chương trình như sau:Thời gian: 10:00 – 11:00, Thứ Tư ngày 22/04/2026Địa điểm: Phòng E4.3, Trường Đại học Công nghệ Thông tin, KP34, phường Linh Xuân, TP. Hồ Chí MinhĐăng ký tham gia tại: https://bom.so/kHTUfF.Đối với những trường hợp không thể tham dự trực tiếp, Nhà trường sẽ gửi đường link tham gia trực tuyến qua email sau khi hoàn tất đăng ký. Buổi tư vấn là cơ hội để người học tiếp cận thông tin chính thống, định hướng rõ ràng lộ trình học tập và đưa ra quyết định phù hợp trong việc nâng cao trình độ chuyên môn, đáp ứng yêu cầu ngày càng cao của thị trường lao động.

Sáng 02/04, tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin đã diễn ra Lễ ký kết hợp tác đồng đào tạo Chương trình Phát triển game trên ứng dụng Roblox, đánh dấu bước tiến quan trọng trong việc tăng cường hợp tác giữa nhà trường và doanh nghiệp trong lĩnh vực công nghệ.Tham dự buổi lễ có Ông Lê Quang Tự Do - Cục trưởng Cục Phát thanh, Truyền hình & Thông tin điện tử, TS. Nguyễn Thái Bình Long – Phó Trưởng ban, Ban Đối ngoại và Phát triển dự án, ĐHQG-HCM. Về phía đại diện VNGGame có Ông Lã Xuân Thắng - Giám đốc Phát hành Trò chơi trực tuyến, Ông Dương Chí Tâm - Trưởng bộ phần Roblox, Bà Trần Xuân Ngọc Thảo - Giám đốc Nhân sự & Truyền thông, Bà Nguyễn Thị Thanh Dung - Trưởng phòng Thương hiệu nhà tuyển dụng. Về phía Roblox Global có Ms.Zhen Fang - Head of International, Mr. Andrew Yoon – Principal Product Manager, Ms. Anlan Zheng – Business Operations Manager. Về phía đại diện UIT có PGS. TS. Nguyễn Tấn Trần Minh Khang – Phó Hiệu trưởng, phụ trách Trường, PGS. TS. Nguyễn Lưu Thùy Ngân – Phó Hiệu trưởng, PGS. TS. Lê Đình Duy – Trưởng phòng Khoa học Công nghệ, Đối ngoại và Sau Đại học, ThS. Nguyễn Văn Toàn – Trưởng phòng Công tác Sinh viên, TS. Đỗ Trọng Hợp – Phó Trưởng khoa, phụ trách Khoa Công nghệ Phần mềm Và một số thầy cô của Khoa Công nghệ Phần mềm.Toàn cảnh buổi ký kếtRoblox đồng hành kiến tạo hệ sinh thái đào tạo game “thực chiến”Thông qua thỏa thuận hợp tác, hai bên sẽ triển khai nhiều hoạt động trọng điểm, trong đó nổi bật là chương trình đào tạo phát triển game trên nền tảng Roblox, được bảo trợ bởi Cục Phát thanh, Truyền hình và Thông tin điện tử. Với vai trò là đối tác chuyên môn, Roblox không chỉ mang đến nền tảng công nghệ mà còn góp phần định hình hệ sinh thái sáng tạo game dành cho thế hệ trẻ Việt Nam.Phát biểu tại Lễ ký kết, PGS.TS Nguyễn Tấn Trần Minh Khang nhấn mạnh “Ngành công nghiệp game hiện nay không chỉ là lĩnh vực giải trí, mà đã trở thành một ngành công nghiệp sáng tạo có giá trị kinh tế cao, đóng góp quan trọng vào nền kinh tế số và hệ sinh thái đổi mới sáng tạo của quốc gia. Trong bối cảnh đó, nhu cầu về nguồn nhân lực chất lượng cao – không chỉ giỏi kỹ thuật mà còn có tư duy sáng tạo, hiểu biết thị trường và khả năng hội nhập quốc tế – ngày càng trở nên cấp thiết. Chính vì vậy, sự hợp tác giữa UIT, VNG, VNGGames và Roblox ngày hôm nay mang ý nghĩa chiến lược sâu sắc. Chương trình đồng đào tạo không chỉ đơn thuần là một hoạt động hợp tác, mà là một cam kết hai chiều giữa nhà trường và doanh nghiệp trong việc cùng xây dựng một hệ sinh thái đào tạo gắn liền với thực tiễn”.PGS.TS Nguyễn Tấn Trần Minh Khang  phát biểu tại buổi lễTrước đó, VNG và Đại học Quốc gia TP.HCM đã thiết lập mối quan hệ hợp tác sâu rộng, trong đó “Đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao” là một trong những trụ cột trọng tâm, với cam kết đào tạo ít nhất 1.000 sinh viên trong vòng 5 năm. Đáng chú ý, vào tháng 9/2025, UIT và VNGGames đã triển khai thành công học phần “Phát triển kỹ năng lập trình game ứng dụng trong thực tế” với hơn 50 sinh viên tham gia. Mô hình lớp học 'thực chiến' không chỉ dừng lại ở đó, mà còn tiếp tục được nhân rộng sức ảnh hưởng, được cụ thể hóa bằng chương trình đồng đào tạo giữa VNGGames và UIT.Trong bối cảnh ngành công nghiệp game đang phát triển mạnh mẽ và trở thành một trong những lĩnh vực mũi nhọn của nền kinh tế số, việc triển khai chương trình đồng đào tạo phát triển game trên nền tảng Roblox không chỉ là xu hướng mà còn là bước đi chiến lược. Chương trình mang đến cho sinh viên cơ hội tiếp cận môi trường làm việc thực tế, tham gia trực tiếp vào quy trình phát triển game chuyên nghiệp trên Roblox, từ đó nâng cao năng lực chuyên môn và kỹ năng thực hành.Đại diện VNGGames, Ông Lã Xuân Thắng cũng đã chia sẻ về tầm nhìn và mục tiêu của công ty trong việc đào tạo và phát triển nguồn nhân lực sáng tạo trong lĩnh vực game và nội dung số. VNG Games nhấn mạnh rằng đây là một cơ hội lớn để các sinh viên có thể tiếp cận và tham gia vào thị trường toàn cầu.Ông Lã Xuân Thắng nhấn mạnh tầm quan trọng của chương trình đồng đào tạo game giữa UIT & VNGMở ra cơ hội phát triển cho sinh viên UITChương trình được thiết kế theo định hướng thực tiễn, bám sát quy trình phát triển sản phẩm trên nền tảng Roblox. Sinh viên sẽ được Roblox đồng hành trong suốt quá trình học tập thông qua hoạt động đào tạo, cố vấn chuyên môn và chia sẻ kinh nghiệm từ hệ sinh thái nhà phát triển toàn cầu. Qua đó, người học không chỉ nâng cao kỹ năng sáng tạo mà còn phát triển tư duy sản phẩm và khả năng triển khai dự án thực tế.Đặc biệt, kết thúc khóa học, mỗi nhóm sinh viên sẽ hoàn thiện một sản phẩm game của riêng mình và có cơ hội phát hành trực tiếp trên nền tảng Roblox. Đây chính là lợi thế lớn khi người học được tiếp cận ngay với hệ sinh thái toàn cầu, thử sức với thị trường quốc tế và từng bước trở thành những nhà sáng tạo nội dung số chuyên nghiệp.Lễ ký kết đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc tăng cường hợp tác giữa nhà trường và doanh nghiệpTrong khuôn khổ chương trình, phần chia sẻ của Ông Lê Quang Tự Do – Cục trưởng Cục Phát thanh, Truyền hình và Thông tin điện tử đã mang đến góc nhìn tổng quan về tiềm năng cũng như định hướng phát triển ngành công nghiệp game với chủ đề: “Phát triển nguồn nhân lực game và hệ sinh thái sáng tạo Việt Nam”. Ông nhấn mạnh, việc xây dựng đội ngũ nhân lực cho ngành game cần có sự phối hợp chặt chẽ giữa ba yếu tố Nhà nước - Nhà trường - Doanh nghiệp. Trong đó, Nhà nước đóng vai trò kiến tạo chính sách, tạo hành lang pháp lý và thúc đẩy hệ sinh thái sáng tạoNhà trường đảm nhận đào tạo nền tảng, cung cấp kiến thức và kỹ năng cốt lõiDoanh nghiệp mang đến môi trường thực tiễn, giúp người học tiếp cận công nghệ, quy trình và nhu cầu thực tế của thị trườngÔng Lê Quang Tự Do mang đến góc nhìn tổng quan về tiềm năng của ngành công nghiệp game tại Việt NamTiếp nối chương trình là phiên thảo luận với chủ đề: “Từ sinh viên đến nhà sáng tạo: Con đường tham gia ngành game và nền kinh tế sáng tạo toàn cầu”, thu hút sự quan tâm của đông đảo sinh viên UIT. Phiên thảo luận không chỉ mang lại những thông tin hữu ích về lĩnh vực game mà còn giúp sinh viên hình dung rõ hơn về con đường phát triển trong ngành game - từ một người học đến một nhà sáng tạo thực thụ. Đây cũng chính là minh chứng rõ nét cho hiệu quả của mô hình đào tạo gắn kết giữa nhà trường và doanh nghiệp trong bối cảnh chuyển đổi số hiện nay.Chương trình talkshow thu hút đông đảo sinh viên tham dựBên cạnh đó, VNGGames cũng trao tặng 10 suất học bổng dành cho sinh viên UIT có thành tích học tập xuất sắc và đóng góp tích cực trong hoạt động nghiên cứu khoa học, nhằm khuyến khích tinh thần học tập và sáng tạo của sinh viên.Chương trình đồng đào tạo phát triển game trên ứng dụng Roblox sẽ mang đến nhiều cơ hội cho sinh viên UITLễ ký kết không chỉ đánh dấu một cột mốc quan trọng trong mối quan hệ hợp tác giữa nhà trường và doanh nghiệp, mà còn mở ra hành trình phát triển lâu dài, góp phần xây dựng nguồn nhân lực chất lượng cao cho ngành công nghiệp game và nền kinh tế số Việt Nam.

Chúc mừng nhóm sinh viên ngành An toàn thông tin và Khoa học máy tính có bài báo khoa học được chấp nhận đăng tại hội nghị IWCMC 2026 (CORE - Rank B) trong dự án nghiên cứu quốc tế với đối tác Australia.Bài báo: “ADCC-Bench: A Benchmark Framework for Anomaly Detection in Cryptocurrency Transactions”Sinh viên thực hiện:- Phạm Tấn Gia Quốc - ATTT 2023- Huỳnh Quốc Khánh - ATTT 2023- Nguyễn Anh Khoa – KHMT 2024Giảng viên hướng dẫn:- PGS.TS Phạm Văn Hậu- TS. Phan Thế Duy- TS. Huỳnh Hữu Việt - ĐH Edith Cowan (Edith Cowan University) - Perth, Australia- PGS.TS. Mohiuddin Ahmed - ĐH Adelaide (Adelaide University) - Adelaide, Australia- ThS. Tô Trọng NghĩaBài báo là kết quả nghiên cứu của dự án đồng hướng dẫn sinh viên nghiên cứu khoa học quốc tế giữa Phòng thí nghiệm An toàn thông tin (InSecLab) - Trường ĐH CNTT (ĐHQG Tp. HCM) với nhóm nghiên cứu về Bảo mật, an ninh mạng, Blockchain và Trí tuệ nhân tạo tại ĐH Adelaide (Úc), và ĐH Edith Cowan (Úc), đồng thời phản ánh định hướng quốc tế hóa mạnh mẽ của UIT InSecLab thông qua các hoạt động trao đổi và hợp tác nghiên cứu nhằm gia tăng chất lượng và ảnh hưởng công bố trong lĩnh vực công nghệ thông tin nói chung, cũng như an toàn thông tin và trí tuệ nhân tạo liên ngành nói riêng.Thông tin bài báo:“ADCC-Bench: A Benchmark Framework for Anomaly Detection in Cryptocurrency Transactions” là kết quả của hướng nghiên cứu “Dark Web Analytics for Ransomware Threat Actor Profiling”, tập trung xây dựng khung benchmark cho phát hiện bất thường trong giao dịch tiền mã hóa nhằm hỗ trợ phân tích và định danh các tác nhân ransomware.Tóm tắt:“Anomaly detection in cryptocurrency transactions is critical for blockchain forensics, yet fragmented evaluation protocols and non-chronological data splits that cause information leakage make cross-study comparison unreliable. This paper presents ADCC-Bench, a unified benchmarking framework that enforces modality-aware splitting, standardized preprocessing, and multi-seed statistical testing across diverse blockchain datasets. The framework evaluates tree-based ensembles (Random Forest, XGBoost, LightGBM), graph neural networks (GCN, GraphSAGE), and their hybrid combinations on three datasets representing distinct anomaly types: transaction-flow (Elliptic++), execution-level (BLTE), and behavioral (Ethereum). SHAP-based attribution validates that high-performing models rely on meaningful forensic features rather than spurious correlations. An ablation study demonstrates that random splitting inflates Macro-F1 by up to 11% and reverses model rankings, empirically confirming temporal leakage severity. Cross-dataset evaluation reveals that tree-based models consistently achieve the highest single-model Macro-F1 across all datasets, while topology-aware ensembles incorporating GCN provide complementary gains on transaction-flow data. Welch’s t-tests over 20 seeds show that tree-only ensemble gains are not statistically significant; their primary benefit is variance reduction in noisy settings. ADCC-Bench establishes a reproducible, structure-aware benchmark for principled model selection in blockchain forensics”.Thông tin hội nghị:Hội nghị khoa học quốc tế The 22nd International Wireless Communications & Mobile Computing Conference (IWCMC 2026) được tổ chức tại Thượng Hải, Trung Quốc vào ngày 01–06/06/2026. IWCMC là hội nghị quốc tế thường niên hướng tới các nghiên cứu mới và các chủ đề emerging trong lĩnh vực truyền thông không dây, điện toán di động, học máy, và các ứng dụng của truyền thông và mạng. Đây là một hội nghị khoa học uy tín hiện được xếp hạng B theo chuẩn CORE.Lời cảm ơn:Chúng em xin chân thành cảm ơn Trường Đại học Công nghệ Thông tin - ĐHQG TP.HCM (UIT) và Phòng Thí nghiệm An toàn thông tin (InSecLab) đã tạo điều kiện thuận lợi để nhóm học tập, nghiên cứu và hoàn thiện công trình này. Nhóm xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến TS. Huỳnh Hữu Việt, PGS.TS. Mohiuddin Ahmed, PGS.TS. Phạm Văn Hậu, TS. Phan Thế Duy và ThS. Tô Trọng Nghĩa vì đã tận tình hướng dẫn, định hướng và hỗ trợ nhóm trong suốt quá trình thực hiện nghiên cứu. Nhóm chúng em xin trân trọng cảm ơn và kính chúc quý Thầy nhiều sức khỏe, thành công trong sự nghiệp giảng dạy và nghiên cứu.Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/1AuScD2SUv/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin 

Một năm học nữa đang dần khép lại. Giữa những bài giảng, deadline và nhịp sống vội vã, hẳn mỗi chúng ta đều đã từng có những băn khoăn, những điều chưa kịp nói ra.Nhằm tạo điều kiện để sinh viên phản ánh những thuận lợi, khó khăn trong học tập và sinh hoạt, đồng thời đóng góp ý kiến xây dựng môi trường giáo dục ngày càng chất lượng, dưới sự chỉ đạo của Nhà trường, Khoa Khoa học Máy tính tổ chức Hội nghị sinh viên khoa Khoa học Máy tính năm học 2025-2026.Hội nghị là diễn đàn chính thức, nơi sinh viên có thể trực tiếp trao đổi, đề xuất và kiến nghị với Khoa, các Phòng Ban, Ban Giám Hiệu Trường nhằm góp phần nâng cao chất lượng đào tạo, công tác hỗ trợ và đời sống sinh viên.Nội dung thảo luận chính:     - Công tác đào tạo: chương trình học, phương pháp giảng dạy, đăng ký học phần, kiểm tra – đánh giá.     - Hỗ trợ học tập từ cố vấn học tập.     - Cơ sở vật chất phục vụ học tập và sinh hoạt.     - Hoạt động phong trào, đời sống tinh thần và thể chất.     - Công tác quản lý sinh viên, phát triển Đoàn – Đảng.     - Thủ tục hành chính, chế độ chính sách.     - Các vấn đề khác mà sinh viên quan tâm.Thông tin chi tiết:- Thành phần: Tất cả sinh viên Khoa KHMT, Ban Giám hiệu, Đại diện các phòng ban chức năng của Nhà Trường, Ban Chủ nhiệm khoa, các Thầy Cô khoa KHMT, CVHT các lớp.- Thời gian: 9 giờ 45 phút, ngày 03/04/2026 (thứ Sáu)- Địa điểm: Hội trường E (E.12), trường Đại học Công nghệ Thông tin.Đăng ký tham gia & gửi ý kiến: https://forms.gle/y2jKk2cQDEjYhpNk7Mọi ý kiến đóng góp của bạn đều cực kỳ đáng giá và là cơ sở để Khoa, Trường cải thiện chất lượng phục vụ tốt nhất cho sinh viên. Đừng ngần ngại, hãy đến và cùng Khoa tạo nên những thay đổi tích cực nhé!Thân mời tất cả các bạn sinh viên Khoa KHMT tham dự đầy đủ!Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/17PgdPWhWY/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin 

 Chúc mừng sinh viên có công trình nghiên cứu về Pentest tự chủ bằng Mô hình ngôn ngữ lớn - được chấp nhận đăng tại Kỷ yếu Hội nghị Khoa học quốc tế IEEE International Conference on Big Data (IEEE Big Data 2025) tại Macao- Trung Quốc.Bài báo: “Leveraging LLM Agents for Autonomous Web Penetration Testing Targeting SQL Injection Vulnerability”Bài báo được đăng trong kỷ yếu Hội nghị khoa học quốc tế IEEE Big Data 2025 - xếp hạng B - theo bảng tiêu chuẩn CORE.Sinh viên thực hiện:- Trần Thanh Phong - ATTT 2022 - Nguyễn Lê Bảo Phúc - ATTT 2022Giảng viên hướng dẫn:- PGS.TS Phạm Văn Hậu- TS. Phan Thế Duy- ThS. Tô Trọng NghĩaĐây là đề tài nghiên cứu được các bạn sinh viên thực hiện dưới sự hướng dẫn của các GVHD trong thời gian các bạn tham gia nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm An toàn thông tin (InSecLab) về kiểm thử an toàn, bảo mật thông tin với góc nhìn Trí tuệ nhân tạo, với định hướng xây dựng sản phẩm Pentest tự chủ khai thác lỗ hổng bảo mật phần mềm.Tóm tắt:"With the increasing ubiquity of web systems across various domains, they have become primary targets of cyberattacks. Among these, SQL Injection (SQLi) remains one of the most critical and prevalent vulnerabilities, consistently listed in the OWASP Top 10. Early detection and mitigation of such flaws are crucial for ensuring information security. This paper presents the design and implementation of an automated SQLi penetration testing system based on a multi-agent architecture integrated with Large Language Models (LLMs) such as GPT-4, Gemini, and DeepSeek. The system enhances penetration testing by automating vulnerability detection, reducing reliance on manual effort, and supporting proactive defense strategies. The key contributions include: (i) flexible LLM integration, (ii) automated report generation with visual statistics, and (iii) comparative analysis of LLM performance against existing approaches. The results demonstrate the potential of combining multi-agent systems and LLMs to improve both the efficiency and intelligence of penetration testing, laying the foundation for future smart and proactive cybersecurity systems."Link bài báo: https://ieeexplore.ieee.org/document/11402114 Thông tin hội nghị: Hội nghị khoa học quốc tế "2025 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2025)" được tổ chức tại Ma Cao (Trung Quốc) vào ngày 08-11/12/2025. Hội nghị IEEE BigData là một hội nghị quốc tế thường niên hướng tới những nghiên cứu mới trong lĩnh vực dữ liệu lớn và các ứng dụng liên quan. Đây là một trong những hội nghị khoa học uy tín (xếp hạng B theo chuẩn CORE).Lời cảm ơn:"Chúng em xin chân thành gửi lời cảm ơn đến Trường Đại học Công nghệ Thông tin - ĐHQG TP.HCM (UIT) và Phòng Thí nghiệm An toàn thông tin (InSecLab) đã tạo ra môi trường học thuật năng động và sáng tạo để nhóm hoàn thiện quá trình học tập và nghiên cứu. Nhóm xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến ThS. Tô Trọng Nghĩa, PGS.TS. Phạm Văn Hậu và TS. Phan Thế Duy, những người đã tận tâm dẫn dắt, định hướng đề tài và chia sẻ những kinh nghiệm quý báu từ những bước đi đầu tiên cho đến khi công trình được phát triển thành bài báo khoa học. Sự hỗ trợ nhiệt tình và lời khuyên sâu sắc của quý Thầy là chỗ dựa tinh thần vững chắc giúp nhóm vượt qua khó khăn trong suốt chặng đường nghiên cứu. Nhóm em xin trân trọng ghi nhận và cảm ơn những đóng góp quý báu đó, đồng thời kính chúc quý Thầy nhiều sức khỏe, thành công và tiếp tục gặt hái nhiều thành tựu trong sự nghiệp giảng dạy và nghiên cứu”.Thông tin chi tiết tại: https://web.facebook.com/share/p/18338HZEi2/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin 

Khoa KH&KTTT nhiệt liệt chúc mừng các bạn sinh viên các hệ đào tạo đã đạt điểm cao nhất tại Hội đồng bảo vệ KLTN vào Học kỳ I năm học 2025-2026. Thông tin các nhóm như sau:1. Ngành KHDL (01 nhóm sinh viên):Trân trọng chúc mừng nhóm sinh viên:- Nguyễn Thành Luân - 22520826 và Nguyễn Trương Minh Khoa - 22520680;+ Tên đề tài: Sinh báo cáo X-quang tập trung vào lồng ngực: Phân tích nội vùng kết hợp hướng dẫn chủ đề;+ GVHD: TS. Nguyễn Tất Bảo Thiện;2. Ngành CNVN (01 sinh viên):Trân trọng chúc mừng sinh viên-  Trịnh Quốc Bảo - 22520125;+ Tên đề tài: Nghiên cứu suy luận ngôn ngữ trực quan giữa hình ảnh và văn bản tiếng Việt.+ GVHD: ThS. Huỳnh Văn Tín3. Ngành CNTT (04 sinh viên/nhóm sinh viên) (đồng điểm):Trân trọng chúc mừng nhóm sinh viên:- Thạch Minh Luân -  22520827 và Đỗ Nguyên Phương - 22521159+ Tên đề tài: Trọng số lũy thừa động cho cơ chế bằng chứng cổ phần nhằm tăng tính phi tập trung và triển khai mạng thử nghiệm minh họa.+ GVHD: ThS. Võ Tấn KhoaTrân trọng chúc mừng nhóm sinh viên:- Võ Phi Thân -  22521323 và Nguyễn Cao Thắng - 22521329+ Tên đề tài: Trọng số lũy thừa động cho cơ chế bằng chứng cổ phần nhằm tăng tính phi tập trung và triển khai mạng thử nghiệm minh họa.+ GVHD: ThS. Nguyễn Thành LuânTrân trọng chúc mừng sinh viên:- Cao Quốc Kiệt - 22520714+ Tên đề tài: Hiện thực hệ thống Cuproof và ứng dụng trong chứng minh điểm văn bằng bằng Zero-Knowledge Range Proof+ GVHD: ThS. Võ Tấn KhoaTrân trọng chúc mừng nhóm sinh viên:- Nguyễn Lê Thanh Huyền -  22520590 và Lê Ngọc Lan - 22520749+ Tên đề tài: Nâng cao hiệu suất của hệ thống AggLayer trong môi trường Blockchain đa chuỗi+ GVHD: ThS. Võ Tấn KhoaMột lần nữa Khoa KH&KTTT xin được chúc mừng tất cả các bạn và chúc các bạn nhiều thành công!Thông tin chi tiết tại: https://web.facebook.com/share/p/18RCBioF2x/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin 

Bài báo:DESW: Reducing Concentration in Proof-of-Stake with Dynamic Exponential Stake WeightingNhóm tác giả:- Thạch Minh Luân – CNTT2022 – Tác giả chính- Đỗ Nguyên Phương – CNTT2022 – Đồng tác giảGiảng viên hướng dẫn:- PGS. TS. Nguyễn Hoàng Tú Anh- ThS. Võ Tấn Khoa- ThS. Nguyễn Thị Anh ThưTóm tắt:Trong các hệ thống blockchain phi cấp phép, cơ chế Proof-of-Stake (PoS) lựa chọn các validator dựa trên lượng tài sản được stake nhằm đảm bảo tính bảo mật của mạng lưới thông qua việc đồng bộ lợi ích kinh tế. Tuy nhiên, cơ chế này cũng tạo ra hiệu ứng “người giàu càng giàu”, khi các validator lớn ngày càng gia tăng lợi thế thông qua phần thưởng, ủy quyền stake và các dịch vụ staking thanh khoản, từ đó dẫn đến sự tập trung quyền lực và đe dọa tính phi tập trung của mạng.Để giải quyết vấn đề này, nghiên cứu đề xuất mô hình Dynamic Exponential Stake Weighting (DESW), dựa trên nguyên lý phân phối xác suất có trọng số và lý thuyết cân bằng. DESW xây dựng một cơ chế lựa chọn validator thích ứng, trong đó trọng số stake được điều chỉnh dựa trên mức độ bất bình đẳng của toàn mạng, được đo bằng hệ số Gini. Bằng cách áp dụng trọng số trong miền giá trị, DESW làm giảm ảnh hưởng của các validator quá lớn khi mức độ tập trung gia tăng, đồng thời không làm thay đổi phần thưởng, hình phạt hay luồng hoạt động của giao thức PoS hiện tại.Nghiên cứu đánh giá DESW trong ba kịch bản điển hình của các mạng PoS công khai: (i) phân phối stake ổn định, (ii) hệ thống quy mô lớn với tần suất thay đổi cao và (iii) kịch bản tấn công bằng cách bơm stake. So với PoS truyền thống, DESW giúp giảm hệ số Gini lần lượt từ 0.623 xuống 0.318 (-48.9%), từ 0.876 xuống 0.501 (-42.8%) và từ 0.945 xuống 0.462 (-52.1%). Đồng thời, hệ số Nakamoto – thước đo mức độ phi tập trung của blockchain – tăng mạnh từ 134 lên 303 (+126.1%), từ 384 lên 2138 (+456.8%) và từ 9 lên 196 (+2,077.8%).Khi áp dụng mô hình DESW trên tập validator của mạng Ethereum, hệ số Nakamoto có thể tăng từ 3 lên 391 (khoảng 130 lần), trong khi hệ số Gini giảm từ 0.99 xuống 0.10. Những kết quả này cho thấy DESW có khả năng cải thiện đáng kể tính phi tập trung và công bằng của mạng blockchain, đồng thời vẫn giữ được hiệu quả hoạt động của cơ chế PoS.Bài báo được công bố tại hội nghị quốc tế:The 14th International Symposium on Information and Communication Technology (SOICT). Đây là hội nghị khoa học quốc tế uy tín thuộc danh mục Scopus, bao phủ nhiều lĩnh vực quan trọng như AI Foundations và Big Data, Networking and Communication Technologies, Multimedia Processing, AI Applications, Generative AI, Applied Operations Research and Optimization và Cyber Security.SOICT 2025 được tổ chức tại TP. Nha Trang từ ngày 12–14/12/2025, tiếp nối thành công của SOICT 2024 với sự tham gia của các nhà nghiên cứu đến từ hơn 25 quốc gia. Hội nghị là diễn đàn học thuật quan trọng để các nhà nghiên cứu và học viên sau đại học chia sẻ các kết quả nghiên cứu mới và thảo luận về những thách thức tương lai trong lĩnh vực Khoa học Máy tính.Thông tin chi tiết tại: https://web.facebook.com/share/p/18aqUAWnGk/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin 

Bài báo:SplitSight: Multi-Dimensional Verification for Client-Side TLS InterceptionNhóm tác giả:- Vũ Nguyễn Minh Quang – ATTT2023.2 – Tác giả chính- Phạm Tấn Gia Quốc – ATTT2023.2 – Tác giả chính- Phan Quang Vũ – ATTT2023.2 – Đồng tác giả- Khương Ngọc Toàn – ATTT2023.2 – Đồng tác giảGiảng viên hướng dẫn:- ThS. Trần Tuấn DũngTóm tắt:Các cuộc tấn công chèn Root Certificate Authority (CA) là một mối đe dọa nghiêm trọng đối với bảo mật TLS, cho phép kẻ tấn công chặn và giải mã lưu lượng mạng trong khi trình duyệt vẫn hiển thị kết nối như một phiên HTTPS hợp lệ. Điều này tạo ra nguy cơ lớn đối với quyền riêng tư và an toàn thông tin của người dùng.Nghiên cứu này giới thiệu SplitSight – một framework phát hiện tấn công dựa trên nguyên lý split-view: khi chứng chỉ TLS mà phía client quan sát được khác với chứng chỉ được xác minh từ các điểm kiểm tra bên ngoài, hệ thống sẽ xác định khả năng tồn tại của hành vi chặn và can thiệp lưu lượng.Hệ thống sử dụng kiến trúc Native Messaging để vượt qua các hạn chế sandbox của trình duyệt, cho phép trích xuất chứng chỉ theo thời gian thực từ TLS stack của hệ điều hành. Một cơ chế chấm điểm đa chiều thích ứng được áp dụng, kết hợp sáu yếu tố xác minh bao gồm: so sánh fingerprint (30%), kiểm tra sự tồn tại trong Certificate Transparency log (25%), trạng thái thu hồi OCSP (15%), so sánh với cache lịch sử (10%), phân tích tính hợp lệ của chuỗi chứng chỉ (10%) và phát hiện bất thường thống kê (10%). Ngoài ra, kiểm tra DNS CAA được thiết kế cho các phiên bản mở rộng trong tương lai.Phương pháp chấm điểm theo trọng số cho phép hệ thống đưa ra các kết luận chi tiết hơn, phân biệt giữa các trường hợp bị can thiệp rõ ràng, chứng chỉ đáng ngờ hoặc kết nối an toàn. Kiến trúc còn hỗ trợ cơ chế đồng thuận đa tác nhân (multi-agent consensus) với các ràng buộc đa dạng về ASN và vị trí địa lý nhằm phát hiện các cuộc tấn công chỉ xảy ra tại một khu vực cụ thể.Kết quả thực nghiệm với ba công cụ MITM phổ biến (Burp Suite, mitmproxy và Charles Proxy) cho thấy hệ thống đạt độ chính xác phát hiện 99.3%, tỷ lệ báo động sai 0.5%, với độ trễ xác minh trung vị 387 ms ở lần kiểm tra đầu và chỉ 8 ms khi sử dụng bộ nhớ đệm.Nhóm tác giả xin chân thành cảm ơn ThS. Trần Tuấn Dũng đã tận tình hỗ trợ và phản hồi kịp thời trong quá trình thực hiện nghiên cứu, giúp bài báo được hoàn thiện và đạt chất lượng tốt hơn.Bài báo được công bố tại hội nghị quốc tế:International Conference on Intelligent Information Technology (ICIIT 2026) – hội nghị khoa học quốc tế xếp loại ISI/Scopus, lần thứ 11 được tổ chức, diễn ra tại Đà Nẵng từ ngày 05–08/03/2026.Hội nghị do FPT University, Swinburne Vietnam và HKCBEES đồng tổ chức, nhằm tạo diễn đàn học thuật cho các nhà nghiên cứu, giảng viên và sinh viên trao đổi và công bố các kết quả nghiên cứu trong lĩnh vực công nghệ thông tin thông minh. Các bài báo được chấp nhận sẽ được xuất bản trong ACM International Conference Proceedings, lưu trữ tại ACM Digital Library, và được lập chỉ mục bởi Ei Compendex, Scopus, đồng thời được gửi xét duyệt vào ISI Web of Science.Thông tin chi tiết tại: https://web.facebook.com/share/p/1Co5Gz8xUE/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin 

Bài báo:Enhancing Security and Efficiency in Diabetes Prediction using Federated Learning and Generative Adversarial NetworksNhóm tác giả:- Phạm Thái Bảo – ATCL2021 – Tác giả chính- Hồng Bích Như – ATTT2023.3 – Đồng tác giảGiảng viên hướng dẫn:- ThS. Nguyễn Khánh Thuật- PGS. TS. Lê Trung Quân- ThS. Trần Thị DungTóm tắt:Sức khỏe đóng vai trò quan trọng trong cuộc sống con người và các công nghệ trí tuệ nhân tạo đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong chẩn đoán y khoa. Tuy nhiên, dữ liệu bệnh nhân thường mang tính nhạy cảm cao và không thể chia sẻ công khai, gây ra nhiều thách thức đối với các phương pháp AI truyền thống.Để giải quyết vấn đề này, nghiên cứu áp dụng Federated Learning – một phương pháp cho phép huấn luyện mô hình học máy trên các nguồn dữ liệu phân tán mà vẫn đảm bảo quyền riêng tư và tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu. Trong bài toán dự đoán bệnh tiểu đường, dữ liệu thường bị mất cân bằng giữa các lớp, ảnh hưởng đáng kể đến độ chính xác và độ tin cậy của mô hình.Trong nghiên cứu, nhóm tác giả đã áp dụng và đánh giá hệ thống nhiều kỹ thuật xử lý mất cân bằng dữ liệu, xác định được các phương pháp hiệu quả nhất giúp cải thiện hiệu năng dự đoán lên đến 7%. Đồng thời, việc sử dụng dữ liệu tổng hợp được tạo ra từ Generative Adversarial Networks (GAN) đã giúp nâng cao khả năng học của mô hình, đạt F1-score lên đến 93%. Kết quả cho thấy dữ liệu tổng hợp có thể góp phần giải quyết hiệu quả bài toán thiếu dữ liệu và mất cân bằng dữ liệu.Tổng thể, khung phương pháp dựa trên Federated Learning được đề xuất đã kết hợp hiệu quả giữa trí tuệ nhân tạo, tăng cường dữ liệu và các kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư, mang lại một giải pháp mạnh mẽ, chính xác và khả thi cho các hệ thống hỗ trợ chẩn đoán bệnh tiểu đường trong thực tế.“Chúng em xin gửi lời tri ân sâu sắc đến quý thầy cô hướng dẫn, những người đã tận tình hỗ trợ và tạo điều kiện cho chúng em trong suốt quá trình thực hiện đề tài. Những góp ý chuyên môn quý báu và sự đồng hành của thầy cô đã giúp nhóm vượt qua nhiều khó khăn, từng bước hoàn thiện nghiên cứu. Kiến thức và sự dìu dắt của thầy cô sẽ luôn là hành trang quý giá, tiếp thêm động lực cho chúng em trên con đường học thuật.”Bài báo được công bố tại hội nghị quốc tế:The Second International Conference on Computational Intelligence in Engineering Science (ICCIES 2026). Đây là hội nghị khoa học quốc tế thường niên do Trường Đại học Tôn Đức Thắng tổ chức, với sự đồng tổ chức của Wrocław University of Science and Technology (Ba Lan) và University College Dublin (Ireland).Hội nghị tập trung vào các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo, học máy, công nghệ thông tin, điện – điện tử, cơ điện tử và hệ sinh thái Internet vạn vật (IoT), nhằm thúc đẩy trao đổi học thuật và kết nối cộng đồng nghiên cứu quốc tế. Các bài báo được chấp nhận sẽ được xuất bản trong chuỗi sách Communications in Computer and Information Science (CCIS) của Springer và được lập chỉ mục trong các cơ sở dữ liệu uy tín như ISI Proceedings, EI-Compendex, SCOPUS và DBLP.Thông tin chi tiết tại: https://web.facebook.com/share/p/189gW4Bqu8/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin 

Bài báo:Mango-Mamba and VN-MangoLeaf: A lightweight Mamba model and New Dataset for Mango leaf disease classificationLink bài báo: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2026.111033Nhóm tác giả:- Phạm Thanh Bình – HVCH Khóa 2023, Ngành Công nghệ Thông tin – Tác giả chínhGiảng viên hướng dẫn:- TS. Nguyễn Tất Bảo ThiệnTóm tắt:Bệnh trên lá xoài là một trong những yếu tố ảnh hưởng nghiêm trọng đến năng suất và chất lượng trái xoài, do đó cần có các hệ thống phát hiện chính xác và hoạt động theo thời gian thực. Tuy nhiên, nhiều phương pháp Deep Learning hiện nay, đặc biệt là các mô hình dựa trên Transformer, thường có độ phức tạp tính toán cao (tăng theo bậc hai), gây khó khăn khi triển khai trên các thiết bị biên có tài nguyên hạn chế.Nhằm giải quyết vấn đề này, nghiên cứu đề xuất MangoMamba – một kiến trúc lai nhẹ được tối ưu cho triển khai trên thiết bị di động. Mô hình kết hợp Multi-Scale Mamba Mixers với cơ chế Large-Kernel Attention trong cấu trúc phân cấp bốn giai đoạn, giúp đạt độ phức tạp tuyến tính trong khi vẫn giữ được khả năng học ngữ cảnh toàn cục.Các thí nghiệm được thực hiện trên bộ dữ liệu MangoLeafBD và bộ dữ liệu mới VN-MangoLeaf gồm 7000 ảnh lá xoài của các giống xoài tại Việt Nam. Kết quả cho thấy MangoMamba đạt độ chính xác phân loại lần lượt 99.75% và 98.71% trên hai bộ dữ liệu. Đáng chú ý, mô hình chỉ có 5.8 triệu tham số và đạt độ trễ suy luận 1.46 ms mỗi ảnh trên GPU T4, nhanh hơn khoảng 80 lần so với các kiến trúc ViX-MangoEFormer gần đây.Bên cạnh đó, nghiên cứu còn phát triển một ứng dụng Android cho phép nhận diện bệnh lá xoài trực tiếp trên điện thoại thông minh với khả năng suy luận offline (100–300 ms mỗi ảnh). Kết quả cho thấy MangoMamba mang lại sự cân bằng hiệu quả giữa độ chính xác và hiệu năng, mở ra tiềm năng ứng dụng thực tiễn trong lĩnh vực nông nghiệp thông minh.Bài báo được công bố trên tạp chí quốc tế:Computers & Electrical Engineering (SCIE, Q1, Impact Factor: 4.9). Đây là tạp chí khoa học quốc tế uy tín, công bố các nghiên cứu về công nghệ máy tính và kỹ thuật tính toán trong các hệ thống điện, truyền thông và thông tin. Các lĩnh vực trọng tâm bao gồm trí tuệ nhân tạo, xử lý tín hiệu, năng lượng xanh, an ninh – quyền riêng tư và công nghệ truyền thông.Thông tin chi tiết tại: https://web.facebook.com/share/p/18TnaNQaUA/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin 

 Thông báo thi công cải tạo cảnh quan khu vực cổng chính Trường Đại học Công nghệ Thông tin      Nhằm nâng cấp cảnh quan và cải thiện không gian học tập, làm việc cho cán bộ, giảng viên và sinh viên, Trường Đại học Công nghệ Thông tin – ĐHQG-HCM sẽ tiến hành thi công hạng mục cải tạo cảnh quan tại khu vực cổng chính của Trường.     Thời gian thi công dự kiến từ ngày 16/03/2026 đến ngày 01/05/2026 (khoảng 45 ngày).     Việc cải tạo cảnh quan nhằm tạo dựng một không gian khang trang, xanh – sạch – đẹp, góp phần nâng cao chất lượng môi trường học tập và làm việc, đồng thời xây dựng hình ảnh khuôn viên UIT ngày càng hiện đại, thân thiện và bền vững.     Trong thời gian thi công, khu vực cổng chính của Trường có thể phát sinh một số bất tiện tạm thời như điều chỉnh lối đi, hạn chế khu vực di chuyển hoặc tiếng ồn từ hoạt động thi công.     Nhà trường kính mong quý thầy cô và các bạn sinh viên thông cảm, đồng thời lưu ý quan sát, di chuyển cẩn thận và tuân thủ các hướng dẫn tại khu vực thi công để đảm bảo an toàn.     Sự hợp tác và chia sẻ của cán bộ, giảng viên và sinh viên sẽ góp phần giúp quá trình thi công được thực hiện thuận lợi, qua đó cùng nhau xây dựng một UIT ngày càng khang trang và phát triển.

Phòng Thí nghiệm An toàn Thông tin InSecLab gia hạn thời gian đăng ký chương trình Research Intern – Spring 2026 dành cho sinh viên UIT quan tâm đến nghiên cứu AI x Cybersecurity.Hướng nghiên cứu• Autonomous Pentest with LLM• Software Security with LLM & PoC Generation• LLM Red Teaming & Agentic AI Security• Blockchain Security• Threat Intelligence & TTP ExtractionĐối tượng: Sinh viên năm 2+ UITYêu cầu: GPA ≥ 7.0, có khả năng lập trình, đọc hiểu tài liệu kỹ thuật tiếng Anh, có thể làm việc tại Lab 5 buổi/tuần.Quyền lợi:• Chứng nhận thực tập nghiên cứu• Cơ hội tham gia công bố bài báo khoa học• Tham gia phát triển công cụ bảo mật thực tế• Hỗ trợ định hướng đồ án & khóa luậnĐịa điểm: E8.1 – Trường ĐH Công nghệ Thông tin, ĐHQG-HCMTimeline cập nhật• Hạn nộp CV: 16/03/2026• Phỏng vấn: 18/03 – 20/03/2026• Bắt đầu thực tập: 23/03/2026Đăng ký: https://forms.gle/LAAuPuxwFxfSmVyHAThông tin chi tiết tại: https://web.facebook.com/share/p/1AsTNQ8Vgb/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin